სოფლის მეურნეობამ დიდი გზა გაიარა გასულ საუკუნეში. ჩვენ ვაწარმოებთ უფრო მეტ საკვებს, ვიდრე ოდესმე - მაგრამ ჩვენი ამჟამინდელი მოდელი არამდგრადია და მსოფლიოს მოსახლეობა სწრაფად უახლოვდება 8 მილიარდ ნიშნულს, საკვების წარმოების თანამედროვე მეთოდებს რადიკალური ტრანსფორმაცია დასჭირდებათ, თუ ისინი აპირებენ შენარჩუნებას ზევით. მაგრამ საბედნიეროდ, არსებობს მთელი რიგი ახალი ტექნოლოგიები, რომლებიც შესაძლებელს გახდის. In ამ სერიას, ჩვენ გამოვიკვლევთ ზოგიერთ ინოვაციურ ახალ გადაწყვეტას, რომლებზეც ფერმერები, მეცნიერები და მეწარმეები მუშაობენ, რათა დავრწმუნდეთ, რომ ჩვენს სულ უფრო და უფრო ხალხმრავალ სამყაროში არავინ მოშივდება.
მას შემდეგ, რაც ამერიკელი მოქალაქეების ინდუსტრიული ასაკი ქვეყნიდან ქალაქში მიგრაციის შემდეგ, ურბანული რაიონები, როგორც წესი, ასოცირდება უახლესი ტექნოლოგიებით.
კარგად, გადაშალე ეს კორელაცია - რადგან ხელოვნური ინტელექტის ეპოქაში, კარნეგი მელონის ახალი კვლევითი პროექტი უნივერსიტეტის რობოტიკის ინსტიტუტი ცდილობს დაამტკიცოს, რომ ქვეყანა შეიძლება იყოს ისეთივე ტექნოლოგიურად განვითარებული, როგორც ჭკვიანი ქალაქი.
დაკავშირებული
- როგორ გავიგოთ, როდის ხდება AI რეალურად მგრძნობიარე?
- მეცნიერები იყენებენ A.I. ადამიანის ხელოვნური გენეტიკური კოდის შესაქმნელად
- ისევე როგორც არწივს, ამ ავტონომიურ პლანერს შეუძლია თერმული დინებით ფრენა
სახელწოდებით FarmView (არ უნდა აგვერიოს ფერმვილი, დროის დაკარგვის თამაში, რომელმაც გადააჭარბა ფეისბუქი იკვებება ბოლო ათწლეულის უმეტესი ნაწილის განმავლობაში), პროექტი იყენებს მანქანურ სწავლებას, დრონებს, ავტონომიურ რობოტებს და მსხვილბიუჯეტიანი ტექნიკური კვლევის პრაქტიკულად ყველა სხვა სფერო, რათა ფერმერებს დაეხმარონ მეტი საკვების მოყვანაში, უკეთესად და ჭკვიანურად.
”ჩვენ ვაკეთებთ კვლევებს სოფლის მეურნეობის რობოტიკაში უკვე დაახლოებით 15 წელია.” გიორგი კანტორიCarnegie Mellon-ის სისტემის უფროსმა მეცნიერმა Digital Trends-ს განუცხადა. „ამას მრავალი განსხვავებული ფორმა ჰქონდა და ეს იყო მცდელობა, რომ ეს ყველაფერი ერთიან პროექტში გაერთიანდეს“.
2050 წლისთვის მსოფლიოს მოსახლეობა 9,6 მილიარდს მიაღწევს.
მაგრამ FarmView უფრო მეტია, ვიდრე უბრალოდ ზემოდან ქვემოდან ორგანიზაციული ცვლილებები, როგორიცაა ფინანსური ადმინისტრაციის გუნდი პასუხისმგებელი დებიტორებზე და არა გადასახდელებზე. ფაქტობრივად, ის აჩვენებს ახალ გადაუდებელ გრძნობას ამ თემის ირგვლივ, სტატისტიკის წყალობით, რომელმაც დააფიქსირა მისი მნიშვნელობა ჩართული მკვლევრებისთვის.
ეს სტატისტიკა? ამჟამინდელი პროგნოზების თანახმად, 2050 წლისთვის მსოფლიოს მოსახლეობა 9,6 მილიარდს მიაღწევს. ეს ნიშნავს, რომ თუ ჩვენი შეზღუდული სასოფლო-სამეურნეო რესურსების გამოსაყენებლად უკეთესი გზები არ მოიძებნება - მიწის, წყლისა და ენერგიის ჩათვლით - შესაძლოა გლობალური სასურსათო კრიზისი მოხდეს.
”ეს არის სტატისტიკა, რომელიც ნამდვილად გვაიძულებს ვეძებოთ გადაწყვეტილებები,” - განაგრძო კანტორმა. „მხოლოდ ტექნოლოგია ვერ გადაჭრის ამ პოტენციურ კრიზისს; ის ასევე მოიცავს სოციალურ და პოლიტიკურ საკითხებს. თუმცა, ეს არის ის, რაც ჩვენ ვფიქრობთ, რომ შეგვიძლია დაგეხმაროთ. ეს არ არის მხოლოდ იმაზე, თუ რამდენი საკვებია, ასევე. ის, თუ როგორ ვაწარმოებთ საკვებს ახლა ძალიან რესურსზე ინტენსიურია და ხელმისაწვდომი რესურსები იხმარება. ჩვენ უნდა გავზარდოთ ჩვენი წარმოებული საკვების რაოდენობა და ხარისხი, მაგრამ ისე გავაკეთოთ, რომ არ ვივარაუდოთ, რომ გვაქვს შეუზღუდავი რესურსები. ”
1 დან 14
პროექტის ფარგლებში, გუნდმა შეიმუშავა ავტონომიური მიწის რობოტი, რომელსაც შეუძლია სხვადასხვა დროს ნათესავების ვიზუალური გამოკვლევები. სეზონი - კამერის, ლაზერული სკანერის მცენარის გეომეტრიის გასაზომად და მრავალსპექტრული კამერის, რომელიც უყურებს უხილავ გამოსხივებას ბენდები. კომპიუტერული ხედვისა და მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგიის გამოყენებით მას შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს მოსალოდნელი ხილის მოსავალი სეზონის შემდეგ.
იმის ნაცვლად, რომ უბრალოდ პასიურად გადასცეს ეს ინფორმაცია ფერმერს, მას შეუძლია აქტიური რობოტის გააქტიურება. ფოთლების გასხვლა ან ნაყოფის გათხელება ისე, რომ შეინარჩუნოს ოპტიმალური ეკოლოგიური ბალანსი ფოთლის ფართობსა და ნაყოფს შორის დატვირთვა.
CMU მკვლევარები ასევე იყენებენ დრონებისა და სტაციონარული სენსორების ქსელების კომბინაციას მცენარეთა ზრდის მაკრომასშტაბიანი გაზომვების მისაღებად.
”ჩვენი ბიძგი ახლა არის დავიწყოთ ამ ინსტრუმენტების გამოყენება პრობლემების ფართომასშტაბიანი გადასაჭრელად.”
მიუხედავად იმისა, რომ ეს ნამდვილად ტექნოლოგიის ჭკვიანი მაგალითებია, მართლაც გრძელვადიანი გავლენა მოჰყვება იმას, თუ როგორ შეიძლება გამოყენებულ იქნას ისეთი ტექნოლოგიები, როგორიცაა ფოთლის მჭრელი რობოტები და დრონები, რათა დაეხმაროს მოსავლის გაუმჯობესებას.
ამ შესაძლებლობით, კანტორმა მიუთითა მოსავლის სორგოზე, უხეში, მშრალი ბალახის მარცვლეულისკენ, რომელიც წარმოიშვა ათასობით წლის წინ ეგვიპტეში. მარცვლეულის სორგო ფართოდ იჭმება და ითვლება მსოფლიოში მეხუთე ყველაზე მნიშვნელოვან მარცვლოვან კულტურად. იმის გამო, რომ მას აქვს მრავალი განსხვავებული ჯიში (უზარმაზარი 42,000!), მას ასევე აქვს უზარმაზარი გენეტიკური პოტენციალი ახალი მაღალი ცილოვანი ჯიშების შესაქმნელად, რაც მას კიდევ უფრო მნიშვნელოვანს გახდის.
ბოლოს და ბოლოს, ვინ კმაყოფილია უბრალოდ ყოფნით მეხუთე- ყველაზე მნიშვნელოვანი მარცვლეული კულტურა?
სწორედ აქ შემოდის AI. თუ შესაძლებელია მანქანური სწავლების ტექნოლოგიის გამოყენება სორგოს პარამეტრების გასაზომად ისე, რომ სელექციონერებმა და გენეტიკოსებმა შეძლონ ამოირჩიეთ ყველაზე აუცილებელი თვისებები გაუმჯობესებული მოსავლიანობისთვის, ასევე ყველაზე მდგრადი დაავადებებისა და გვალვის მიმართ, მას შეიძლება ჰქონდეს მასიური დადებითი გავლენა. მხოლოდ მოსავლიანობის გაუმჯობესება, ვთქვათ, 50 პროცენტით იქნება რეალური გავლენა, რომელიც ძალიან ცოტა კომპიუტერულ მეცნიერს შეიძლება მიაწეროს.
ნიშნავს თუ არა ეს ყველაფერი, რომ მომავლის ფერმა, ისევე როგორც მომავლის ქარხანა, იქნება დიდწილად თავისუფალი ადამიანებისგან - ტერმინატორის სტილის მბრწყინავი რობოტები რიგ-რიგობით, რომლებიც ახორციელებენ ყველა მუშაობა? Მთლად ასე არა.
კარნეგი მელონის უნივერსიტეტი | FarmView | სამუშაო, რომელიც მნიშვნელოვანია
„ჩვენ ამას არ ვაკეთებთ ხალხის ჩანაცვლებისთვის. რასაც ჩვენ ვაკეთებთ არის ახალი ტექნოლოგიების დანერგვა, რომლებიც ფერმერებს უფრო ეფექტურს გახდის იმაში, რასაც აკეთებენ და საშუალებას მისცემს მათ გამოიყენონ ნაკლები რესურსი ამისთვის“, - თქვა კანტორმა. „სცენარში, რომელსაც ჩვენ წარმოვიდგენთ, არ გულისხმობს ნაკლები ადამიანის გამოყენებას; ის გულისხმობს რობოტიკისა და სხვა ტექნოლოგიების გამოყენებას დავალებების შესასრულებლად, რომლებსაც ადამიანები ამჟამად არ ასრულებენ“.
ამჟამად, ბევრი ტექნოლოგია ჯერ კიდევ „კონცეფციის მტკიცებულების“ ფაზაშია, მაგრამ კანტორმა აღნიშნა, რომ მათ ჰქონდათ რამდენიმე საინტერესო დისკუსია სოფლის მეურნეობის ადრეულ მიმღებებთან. ახლა პროექტი - რომელიც ასევე მოიცავს ხალხს Texas A&M, Penn State, Colorado State, Washington State, და მერილენდის უნივერსიტეტი, ჯორჯიის უნივერსიტეტი და სამხრეთ კაროლინას კლემსონის უნივერსიტეტი - ემზადება დიდ წარმატებას. დრო.
”ბევრი ადამიანი არ ფიქრობს, რომ ეს არის პირველი ადგილი ამ ტიპის კვლევისა და განვითარებისთვის, მაგრამ ეს არის სფერო, რომელიც - და ვწუხვარ, რომ ვიყენებ ამ სიტყვას, მაგრამ ეს ნამდვილად გარდაუვალია - ნამდვილად მომწიფებულია პროგრესისთვის,” კანტორი დაასკვნა. ”ჩვენი ბიძგი ახლა არის დავიწყოთ ამ ინსტრუმენტების გამოყენება პრობლემების ფართომასშტაბიანი გადასაჭრელად.”
რედაქტორების რეკომენდაციები
- ოპტიკური ილუზიები დაგვეხმარება შემდეგი თაობის ხელოვნური ინტელექტის შექმნაში
- ეს ტექნოლოგია იყო სამეცნიერო ფანტასტიკა 20 წლის წინ. ახლა რეალობაა
- MIT-ის ახალ რობოტს შეუძლია ყველასთვის საყვარელი ბლოკის დაწყობის თამაში, ჯენგა
